我在FCN32中得到一個黑色圖像

我從我的數據從頭開始訓練FCN32，不幸的是我得到一個黑色圖像作爲輸出。這是損失曲線。我不確定這次訓練的損失曲線是否正常，或者我是否做了錯誤的事情。我在FCN32中得到一個黑色圖像

我真的很感激experts'idea在此上。並且

爲什麼輸出是黑色圖像？
網絡是否過度配合？
我是否應該將值改爲Deconvolution層，將0 改爲任何其他值？非常感謝

編輯： 我Deconvolution層改變了lr_mult值，從0 到3 和下面顯示了solver：

test_interval: 1000 #1000000 
display: 100 
average_loss: 100 
lr_policy: "step" 
stepsize: 100000  
gamma: 0.1 
base_lr: 1e-7 
momentum: 0.99 
iter_size: 1 
max_iter: 500000 
weight_decay: 0.0005

我得到了以下列列車─損失曲線，並再次獲得黑色圖像。我不知道什麼是錯誤，爲什麼它會這樣做，有人可以分享一些想法嗎？謝謝

來源

2017-03-06 S.EB

「黑色圖像」是什麼意思？你確定所有的值都完全爲零嗎？你的模型中有多少個標籤？ – Shai

有一個簡單的方法來檢查你是否過度訓練數據或只是在算法中做錯了什麼。只需預測訓練數據並查看輸出。如果這與您所期望的輸出非常相似或相等，則您可能需要應用丟失和重量正則化。

如果輸出在訓練數據上也爲黑色，那麼您的標籤或優化指標可能是錯誤的。

來源

2017-03-06 19:04:57

我應該改變Deconvolution層中的lr_mult值，從0到任何其他值嗎？

lr_mult = 0意味着該層不學習（source，source 2）。如果你想讓這個圖層學習，你最好把它設置爲一個正值。根據你的初始化，這可能是圖像爲黑色的原因。

來源

2017-03-06 21:54:38

非常感謝Martin，讓我改變並運行它，我會對結果發表評論。 –

我在FCN32中得到一個黑色圖像

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